東海北部三疣梭子蟹資源評估與管理決策分析?

劉 雅, 王 晶, 栗小東, 王迎賓

(浙江海洋大學(xué)水產(chǎn)學(xué)院, 浙江 舟山 316022)

三疣梭子蟹(Portunustrituberculatus)隸屬甲殼綱十足目梭子蟹科梭子蟹屬,為廣溫廣鹽性種類,是中國最重要的海洋經(jīng)濟(jì)蟹類之一[1]。主要分布于日本、朝鮮、菲律賓、馬來群島、紅海及中國的渤海、黃海、東海和南海。在東海三疣梭子蟹主要分布在大沙漁場、長江口漁場和舟山漁場[2],其漁獲量約占全國產(chǎn)量的50%[3]。東海北部海域是東海最大的三疣梭子蟹產(chǎn)區(qū),其漁獲量占東?？倽O獲量的40%以上[4]。國外學(xué)者對三疣梭子蟹的相關(guān)研究較少,Ariyama H[5]基于1984—2008年日本大阪灣區(qū)域三疣梭子蟹的漁獲量數(shù)據(jù),探究了過于頻繁的漁業(yè)開發(fā)和偶發(fā)的人類活動,以及氣候事件對三疣梭子蟹補充量造成的影響。我國有關(guān)三疣梭子蟹的研究主要集中于養(yǎng)殖領(lǐng)域,包括三疣梭子蟹的人工育苗[6]、池塘養(yǎng)殖[7]、常見病害防控[8]、配合飼料開發(fā)[9-10]以及優(yōu)良品種選育[11]等。對野生三疣梭子蟹資源的相關(guān)研究相對有限,主要集中在資源分布、增殖容量和資源評估方面。如徐炳慶等[12]通過輪廓系數(shù)法對萊州灣三疣梭子蟹資源的時空分布特征進(jìn)行了研究;栗小東等[13]基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法,對東海北部海域三疣梭子蟹的資源分布進(jìn)行了預(yù)測;林群等[14]構(gòu)建了黃河口鄰近海域的Ecopath模型,初步評估了三疣梭子蟹的增殖容量;俞存根[4]對東海中北部重要的經(jīng)濟(jì)蟹類及其現(xiàn)存資源量和最大可持續(xù)產(chǎn)量(Maximum sustainable yield, MSY)進(jìn)行了分析;Wang等[15]基于傳統(tǒng)Schaefer模型對三疣梭子蟹的最大可持續(xù)產(chǎn)量及資源開發(fā)情況開展了評估。以上在對三疣梭子蟹進(jìn)行資源評估的研究中并未考慮模型中相關(guān)參數(shù)的不確定性。在資源評估過程中,如果不考慮不確定性,將對漁業(yè)資源評估結(jié)論、漁業(yè)生產(chǎn)和生產(chǎn)管理造成負(fù)面影響。因此,實現(xiàn)漁業(yè)科學(xué)管理和合理開發(fā)的前提是對資源量的正確評估[16]。

本研究依據(jù)2001—2020年東海北部海域三疣梭子蟹的漁獲量數(shù)據(jù)和單位捕撈努力量漁獲量(Catch per unit effort, CPUE)數(shù)據(jù),運用Schaefer剩余產(chǎn)量模型,將參數(shù)基準(zhǔn)方案(參數(shù)的先驗分布均為均勻分布)與敏感性分析方案(參數(shù)與基準(zhǔn)方案相同,但采用不同先驗分布)進(jìn)行對比,對東海北部海域三疣梭子蟹的資源進(jìn)行評估,并設(shè)定收獲率作為三疣梭子蟹資源管理策略且分析管理策略可能存在的風(fēng)險。研究結(jié)果有助于掌握當(dāng)前三疣梭子蟹的漁業(yè)資源變動規(guī)律,并基于目前三疣梭子蟹資源狀況對未來資源的動態(tài)變化趨勢進(jìn)行預(yù)估。

1 材料和方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

東海北部海域三疣梭子蟹漁獲量數(shù)據(jù)來源于《中國漁業(yè)統(tǒng)計年鑒》[17],時間段為2001—2020年(見圖1)。除了資源量以外,其他一些因素也會導(dǎo)致CPUE的變動,因此需要對CPUE進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,以剔除這些因素的影響。本研究使用了近20年的漁業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù),其中包含了3種三疣梭子蟹生產(chǎn)船型,同時考慮主要環(huán)境因子變化的影響,因此在使用廣義線性模型(Generalized linear model,GLM)對CPUE數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化時[18],考慮了年份、漁船類型和平均水溫3個因素的影響。具體模型如下:

lm(ln CPUE～factor(Year)+factor(Effort)+
factor(Vessel)+factor(Temp), data=RData)。

(1)

式中:lm是R語言中廣義線性模型的函數(shù)命令;ln CPUE代表對CPUE取對數(shù);Year代表年份;Effort代表捕撈努力量;Vessel代表3種不同的船型,分別是刺網(wǎng)、蟹籠、單拖網(wǎng);Temp代表底層溫度。

1.2 剩余產(chǎn)量模型

Schaefer非平衡剩余產(chǎn)量模型的離散時間形式如下:

(2)

(3)

式中:Bt為t年的生物量;r為內(nèi)稟自然增長率;K為環(huán)境容納量;Ct-1為t-1年的漁獲量;q為可捕系數(shù)。其中r、K、q為模型的參數(shù)。It為三疣梭子蟹資源豐度的相對指數(shù),εt為誤差項。

在進(jìn)行資源評估的過程中,一般會假設(shè)剩余產(chǎn)量模型中初始年的生物量B0為K,通過減少模型估算的參數(shù)數(shù)量來達(dá)到降低模型評估難度的目的[19]。但這種假設(shè)成立的前提條件是能夠確定漁業(yè)開始時前一年的資源量[20]。由于中國對三疣梭子蟹的捕撈活動開始較早,因此將初始一年的資源量視為K并不合理。本研究的B0值參考Wang等[15]的研究結(jié)果。

1.3 似然函數(shù)

假設(shè)CPUE正比于生物量,且觀測誤差服從對數(shù)正態(tài)分布,則似然函數(shù)的表達(dá)式為:

(4)

式中:L和ln均表示自然對數(shù);I表示單位捕撈努力量漁獲量;θ表示隨機(jī)變量;Π表示連乘符號;q表示可捕系數(shù);Bt表示t年的生物量;σ表示標(biāo)準(zhǔn)差。

由于本研究采用的漁獲量和CPUE數(shù)據(jù)的時間序列為20年,這對標(biāo)準(zhǔn)差(σ)的估算來說存在一定的不穩(wěn)定性,因此在本研究將其視為恒定值(σ=0.2)[19]。

1.4 模型參數(shù)先驗分布的設(shè)定

在貝葉斯理論中,參數(shù)的后驗分布會受到先驗分布設(shè)定的影響[21]。因此,要對先驗分布進(jìn)行敏感性檢驗來驗證樣本數(shù)據(jù)提供的信息是否充足。具體方法是比較各參數(shù)在不同先驗分布下得到的后驗分布的差異大小,來判斷樣本數(shù)據(jù)提供的信息是否充足。若結(jié)果差異較大,則表明數(shù)據(jù)沒有提供足夠的信息[18]。

因為較難搜集到三疣梭子蟹相關(guān)參數(shù)的先驗信息,為了結(jié)果的合理性,故采用均勻分布作為模型參數(shù)先驗概率分布的基準(zhǔn)方案。此方案K的基準(zhǔn)先驗分布假設(shè)服從均勻分布(50×104t,550×104t),下邊界設(shè)置為50×104t,此值大于2001—2020年數(shù)據(jù)中的最大漁獲量。為了盡量減少上邊界值對后驗概率的影響,上邊界值被設(shè)定為550×104t[22]。對于可捕系數(shù)q,獲取其有信息的先驗分布具有較大難度,在研究中一般將這種無信息的先驗分布設(shè)置為均勻分布或?qū)?shù)均勻分布。為足以覆蓋內(nèi)稟增長率r的合理范圍,r的上、下邊界區(qū)間一般包括與評估種類相似的物種r的估計值[23]。本研究為了驗證樣本數(shù)據(jù)是否提供了足夠的信息,用敏感性分析方案來替代基準(zhǔn)方案中的參數(shù)先驗分布,比較兩種情況下得到的參數(shù)后驗分布差異大小。

根據(jù)三疣梭子蟹的相關(guān)研究[15],參數(shù)r、K、q基準(zhǔn)方案和敏感性分析方案的先驗分布設(shè)定見表1。

表1 剩余產(chǎn)量模型參數(shù)r、K、q的先驗概率分布

1.5 模型后驗分布的計算

貝葉斯方法不僅考慮了評估模型的不確定性,而且考慮了參數(shù)的不確定性,通過將經(jīng)驗信息與似然函數(shù)結(jié)合在一起,得到模型參數(shù)的后驗分布,所以可以得到比傳統(tǒng)分析方法更可靠的結(jié)果。因此,貝葉斯方法被認(rèn)為是目前國際漁業(yè)資源研究領(lǐng)域較有代表性的方法,且適用于缺乏某些特定數(shù)據(jù)的情況下研究漁業(yè)資源動態(tài)[24]。

本研究中模型參數(shù)r、K、q的后驗概率分布是通過MCMC(Markov chain monte carlo algorithm)算法測算的。此算法共迭代50 000次,將前5 000次的結(jié)果舍棄,后每隔40次儲存剩下的45 000次的運算結(jié)果。采用此算法計算時,各參數(shù)的初始值設(shè)定分別為:r=0.15,K=37 706.4,q=0.005[15]。

1.6 生物學(xué)參考點估算

生物學(xué)參考點是從生物學(xué)角度設(shè)定的指標(biāo),包括目標(biāo)參考點(Target reference points,TRP)和限制參考點(Limit reference point,LRP)。目標(biāo)參考點是漁業(yè)管理為了持續(xù)獲得某一漁獲量所設(shè)定的指標(biāo),限制參考點指的是在漁業(yè)管理中為了避免出現(xiàn)種群的生物量過低導(dǎo)致種群不能被可持續(xù)利用的情況而設(shè)置的指標(biāo)[25]。本研究涉及到的生物參考點有FMSY、BMSY、F0.1和MSY。FMSY和BMSY分別指漁業(yè)達(dá)到MSY水平時對應(yīng)的捕撈死亡系數(shù)和生物量,F0.1表示平衡漁獲量和捕撈死亡系數(shù)關(guān)系曲線最大斜率的10%對應(yīng)的捕撈死亡系數(shù)。通過計算可得:

(5)

F0.1=0.45r,

(6)

(7)

(8)

在本研究中,捕撈死亡系數(shù)的目標(biāo)參考點Ftar設(shè)定為F0.1,限制參考點Flim設(shè)定為FMSY;BMSY設(shè)定為資源量的目標(biāo)參考點Btar,BMSY/4設(shè)定為限制參考點Blim?？梢酝ㄟ^以上參考點來判斷當(dāng)前的漁業(yè)資源狀況。當(dāng)捕撈死亡系數(shù)大于Flim時,表明該資源正在遭受過度捕撈(Overfishing),相反則表明該資源未遭受過度捕撈;當(dāng)資源量小于Blim時,表明該資源已經(jīng)遭到破壞,處于過度捕撈狀態(tài)(Overfished),相反則表明該資源未處于過度捕撈狀態(tài)。

1.7 確定備選管理策略

本文采用不同的收獲率(Harvest rate,即捕撈死亡率,規(guī)定了漁業(yè)年捕撈漁獲量在資源量中的固定占比)來作為三疣梭子蟹資源管理策略。收獲率分別設(shè)定為0.01、0.02、0.03、0.04、0.05、0.06、0.07和0.08。因此,未來t年的漁獲量的計算公式如下:

Ct=hiBteε,ε?N(0,12)。

(9)

式中:Ct為t年的漁獲量;hi為收獲率;Bt為t年的生物量;ε為誤差項。

1.8 管理策略實施效果模擬

資源評估過程的復(fù)雜性會導(dǎo)致評估結(jié)果存在較多不確定性,因此通過建立指標(biāo)來對不同的管理策略進(jìn)行風(fēng)險評估是十分必要的。本研究假設(shè)實施管理策略的時間段為2021—2030年。建立的指標(biāo)有:

(1)管理結(jié)束時的生物量B2030,即2030年資源量的期望值。

(2)管理策略實施后2030年漁獲量的期望值C2030。

(3)2030年三疣梭子蟹生物量與BMSY之比的期望值(B2030/BMSY)。

(4)2030年三疣梭子蟹生物量的衰減率(Depletion),即實施某一管理策略后,2030年三疣梭子蟹生物量與K的比例(B2030/K)。

(5)2030年三疣梭子蟹生物量大于2020年三疣梭子蟹生物量的概率P(B2030>B2020),表示管理措施實施后資源較管理措施實施前資源恢復(fù)的概率。

(6)2030年三疣梭子蟹生物量大于BMSY的概率P(B2030>BMSY),表示資源恢復(fù)到健康水平的概率。

(7)2030年三疣梭子蟹生物量小于BMSY/4的概率P(B2030

在1.5中,我們得出剩余產(chǎn)量模型參數(shù)r、K、q的后驗概率分布后,可以通過反復(fù)的模擬計算得到指標(biāo)概率分布,具體步驟見圖2。

圖2 指標(biāo)概率分布計算流程圖

2 結(jié)果

2.1 后驗概率分布和期望值

圖3為不同方案模型的后驗概率分布?；鶞?zhǔn)方案假設(shè)r、K、q的先驗概率均為均勻分布,但由圖3的曲線可知r、K、q的后驗概率明顯不同于假設(shè)的分布類型。同時,由兩圖對比可知這兩種方案的參數(shù)后驗分布非常相似,這表明模型參數(shù)后驗分布的結(jié)果受本研究采用的漁業(yè)數(shù)據(jù)的影響遠(yuǎn)大于先驗分布的影響,即數(shù)據(jù)提供了較豐富的信息。

圖3 基準(zhǔn)方案和敏感性分析方案的后驗概率分布

模型估計的參數(shù)估計值見表2,結(jié)果表明兩方案下內(nèi)稟增長率r的估計值分別為基準(zhǔn)方案0.192,敏感性分析方案0.194,即后驗分布均值無明顯差異;基準(zhǔn)方案和敏感性分析方案的環(huán)境最大容納量K的估計值分別為503.38×104t和504.23×104t;兩方案下可捕系數(shù)q的估計值相等。

表2 模型相關(guān)參數(shù)的估計量

2.2 三疣梭子蟹資源狀況分析

基準(zhǔn)方案和敏感性分析方案估算的三疣梭子蟹生物學(xué)和漁業(yè)學(xué)參考點見表3?；鶞?zhǔn)方案下估算的MSY為24.07×104t,MSY對應(yīng)的生物量BMSY為251.70×104t,此時的捕撈死亡系數(shù)為0.096。此方案評估的F0.1為0.086。在敏感性分析方案下,估算的MSY為24.33×104t,BMSY為252.12×104t,此時的捕撈死亡系數(shù)為0.097。此方案評估的F0.1為0.087。由這兩種方案估算得到的結(jié)果可知,F2020的均值小于FMSY的均值且B2020的均值大于BMSY的均值,這表明當(dāng)前東海北部海域三疣梭子蟹資源未遭受過度捕撈且未處在過度捕撈的狀態(tài)(見表3)。

表3 兩種方案下估算的生物學(xué)參考點

圖4的4個相位,紅色區(qū)域代表已過度捕撈且正遭受過度捕撈,而綠色區(qū)域代表未出現(xiàn)過度捕撈,黃色區(qū)域代表已過度捕撈或正在過度捕撈[26]。從圖4分析可知,2001—2020年,捕撈死亡系數(shù)基本低于FMSY且生物量大都在BMSY之上,這表明了近年來三疣梭子蟹資源狀況良好,基本不存在過度捕撈的狀況。

(藍(lán)線展示了B/BMSY和F/FMSY在2001—2020年的變化。The blue line shows the interannual variation of B/BMSY and F/FMSY between 2001 and 2020.)

2.3 管理策略分析

基準(zhǔn)方案和敏感性分析方案在不同的收獲率下的管理決策和風(fēng)險分析的指標(biāo)結(jié)果見表4。兩種方案的各項指標(biāo)值均比較接近,在基準(zhǔn)方案下,隨著收獲率的增大,2030年漁獲量期望值總體呈上升趨勢,但當(dāng)收獲率從0.05增大到0.07時,2030年最大漁獲量期望值的變化不顯著。在敏感性分析方案下,收獲率從0.01增大到0.06時,2030年最大漁獲量期望值呈上升趨勢,但隨著收獲率的繼續(xù)增大,2030年最大漁獲量期望值卻逐漸減小。綜合兩種方案的結(jié)果可知,如果要獲取2021—2030年最大持續(xù)產(chǎn)量,應(yīng)將收獲率控制在0.06左右,此時對應(yīng)的資源量為23×104t左右。

表4 兩種方案下管理決策和風(fēng)險分析的指標(biāo)

當(dāng)收獲率為0.06時,風(fēng)險分析表明資源狀況并不十分樂觀。在基準(zhǔn)方案下,B2030/BMSY的概率期望值為0.96,敏感性分析方案為0.99。對于B2030>BMSY,基準(zhǔn)方案和敏感性分析方案的概率期望值分別為0.53和0.56。對于B2030

從漁業(yè)管理的角度出發(fā),通過分析表4可知,當(dāng)收獲率為0.04時,基準(zhǔn)方案和敏感性分析方案中B2030>B2020的概率期望值均大于0.6,B2030>BMSY的概率期望值均大于0.8,且B2030

3 討論與分析

3.1 先驗和后驗概率分布

貝葉斯方法是利用統(tǒng)計數(shù)據(jù)(如漁獲量和CPUE等)與先驗概率分布相結(jié)合,從而推斷出后驗概率分布的統(tǒng)計學(xué)方法[27]。先驗概率分布可以依據(jù)以往的研究結(jié)果,也可以參考研究者的主觀判斷。由于先驗概率分布會對資源評估結(jié)果產(chǎn)生影響,選擇了不合理的先驗概率分布可能會導(dǎo)致錯誤的結(jié)果,所以對先驗概率分布的推斷目前仍有爭議[19]。因此,需要選擇正確的先驗概率分布,以避免后驗概率分布結(jié)果完全被先驗概率所主導(dǎo)[28]。

在本研究中,三疣梭子蟹資源評估方面的參考資料較少,信息不足,只能依據(jù)已有的研究結(jié)果設(shè)定模型參數(shù)K、q、r的先驗概率分布[15]。因此,為了減少先驗分布對后驗分布的影響,在基準(zhǔn)方案中,我們選擇了范圍較大的均勻分布,同時設(shè)置了敏感性分析方案進(jìn)行比較分析。從后驗分布來看,參數(shù)K、q、r與先驗的均勻分布相比差異很大,說明本研究采用的數(shù)據(jù)提供了充足的信息;敏感性分析方案下的后驗分布與基準(zhǔn)方案下的后驗分布十分相似,說明資源評估的結(jié)果受到模型參數(shù)先驗概率分布的影響十分有限。

3.2 當(dāng)前資源狀況評價及未來管理策略分析

當(dāng)前東海北部海域三疣梭子蟹資源狀況相對樂觀,在近年來并未遭受到過度捕撈且三疣梭子蟹的資源狀況良好。本研究得出的捕撈死亡系數(shù)F較小,可能是由于三疣梭子蟹適應(yīng)力強(qiáng)、存活率較高且增殖放流數(shù)量大,使得三疣梭子蟹資源量維持在較高水平,因此估算出的捕撈死亡系數(shù)F較小。本研究得出的三疣梭子蟹的MSY約為24×104t,這一結(jié)果不同于Wang等[15]研究結(jié)果。Wang等[15]研究顯示,假設(shè)三疣梭子蟹的捕撈強(qiáng)度和放流數(shù)量保持在2015年的水平,三疣梭子蟹的MSY約為14.2×104t。造成結(jié)果不同的原因可能是采用了不同的評估方法或所用數(shù)據(jù)的時間跨度不同。Wang等[15]使用的是傳統(tǒng)的非平衡剩余產(chǎn)量模型,評估所使用的數(shù)據(jù)是2001—2015年間的漁業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)。當(dāng)采用相同時間跨度的數(shù)據(jù)(2001—2015年)時,使用貝葉斯方法得到的MSY為19×104t,與Wang等[15]14×104t的研究結(jié)果差異明顯縮小。具體分析可得,2001—2015年的年產(chǎn)量均值約為10.4×104t,而采用2001—2020年的漁業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)算出的年產(chǎn)量均值約為12.1×104t。2015年的年產(chǎn)量約為18.5×104t,與本文評估得到的MSY值更接近。對于Wang等[15]未使用的時間段即2016—2020年,東海北部海域三疣梭子蟹的年產(chǎn)量均值約為17.0×104t,明顯大于2001—2015年的均值,且2001—2015年CPUE均值也偏小。對數(shù)據(jù)趨勢分析可得,2013—2020年的CPUE均值明顯大于2001—2012年,且2013年之后三疣梭子蟹年產(chǎn)量相較于之前明顯增加,2015年之后的產(chǎn)量雖略有下降,但總體仍保持較高水平。因為本文采用的數(shù)據(jù)時間跨度為20年,故后期研究海域三疣梭子蟹統(tǒng)計數(shù)據(jù)的變化可能會對模型產(chǎn)生較大影響,導(dǎo)致評估結(jié)果(如MSY)數(shù)據(jù)變大。由此可見,采用不同時間段的數(shù)據(jù)做出的評估結(jié)果可能會產(chǎn)生差異,影響主要來自漁獲量和捕撈努力量的年際變化趨勢。因此,全面且準(zhǔn)確的長時間序列數(shù)據(jù)對于評估MSY及相關(guān)的生物學(xué)參考點至關(guān)重要。

漁業(yè)資源管理的主要目標(biāo)是通過合理的調(diào)控與科學(xué)的管理,從漁業(yè)資源中獲得最佳的可持續(xù)利益。這就要求在對漁業(yè)管理策略進(jìn)行選擇時,應(yīng)從多角度考慮,要在保證漁業(yè)資源可持續(xù)開發(fā)利用狀態(tài)與獲得高漁獲量之間進(jìn)行全面權(quán)衡。綜合兩種方案下的管理策略和風(fēng)險指標(biāo)分析結(jié)果可知,若要獲取最大產(chǎn)量,應(yīng)將收獲率控制在0.06。但風(fēng)險分析表明,此時的資源狀況并不樂觀。若將收獲率設(shè)定為0.06開展捕撈活動,三疣梭子蟹資源會出現(xiàn)過度捕撈現(xiàn)象,甚至有可能會出現(xiàn)資源崩潰的情況。所以,將收獲率設(shè)置為0.06對資源的可持續(xù)發(fā)展來說存在很大風(fēng)險。

從資源保護(hù)的角度來看,將三疣梭子蟹資源的收獲率控制在0.03時,資源量會維持在較高的水平且不會出現(xiàn)資源崩潰的狀況。從經(jīng)濟(jì)收益的角度來看,將收獲率控制在0.05時,基準(zhǔn)方案和敏感性分析方案中2030年最大漁獲量期望值與結(jié)果中最大值非常接近,且出現(xiàn)資源崩潰的可能性較低。但在大多數(shù)漁業(yè)已經(jīng)出現(xiàn)衰退趨勢的現(xiàn)狀下,我們應(yīng)采取使資源狀況更安全的策略作為最佳管理策略。對利益及其存在的風(fēng)險進(jìn)行權(quán)衡后得出,0.04的收獲率在未來10年的管理期內(nèi)是較合理且保守的管理策略。

3.3 研究的不足和展望

本研究分基準(zhǔn)和敏感性分析兩種方案,使用了與貝葉斯方法相結(jié)合的Schaefer剩余產(chǎn)量模型,對東海北部海域三疣梭子蟹的資源狀況進(jìn)行了評估,并估算了三疣梭子蟹資源在2030年恢復(fù)到健康水平的概率和崩潰的概率。研究結(jié)果可為三疣梭子蟹資源養(yǎng)護(hù)和可持續(xù)利用提供有利支持,為制定科學(xué)合理的漁業(yè)管理策略提供參考。

但是,本研究仍然存在一些不足和需改善之處。第一,模型參數(shù)的不確定性,本研究假設(shè)了CPUE數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差σ為0.2,該值的假設(shè)對評估結(jié)果造成的影響需要進(jìn)一步研究與分析。第二,本研究采用的生產(chǎn)數(shù)據(jù)時間段為2001—2020年,因此模型參數(shù)的結(jié)果只能較客觀地反映這一時期的漁業(yè)狀態(tài)。由于三疣梭子蟹屬于易受環(huán)境影響的短生命周期物種,且漁業(yè)統(tǒng)計年鑒中對該種的統(tǒng)計也存在誤差,因此,基于2001—2020年間估算出的模型參數(shù)對其未來的漁業(yè)資源變化進(jìn)行的預(yù)測會存在一定的不確定性。第三,三疣梭子蟹是東海北部海域重要的增殖放流種類之一,每年幼蟹放流數(shù)量達(dá)到幾千萬尾,而本研究并未將該影響納入模型評估當(dāng)中,這無疑會對資源評估結(jié)果產(chǎn)生一定的影響。今后的研究中,我們將繼續(xù)積累更多的統(tǒng)計和調(diào)查數(shù)據(jù),進(jìn)一步完善評估模型,在評估過程中充分考慮環(huán)境因子和增殖放流等因素的影響,并嘗試使用生態(tài)系統(tǒng)模型對三疣梭子蟹的MSY開展評估,為合理開發(fā)、有效保護(hù)三疣梭子蟹資源提供科學(xué)參考。